指定材料特性就能生成对应结构，MIT 提出自动化材料设计新方法

几十年来，材料科学家一直从自然界中汲取灵感。对于看上去可能有用的组织，比如骨骼，他们首先确定其硬度，然后分析其微结构。当微结构确定后，再通过不断的实验，尝试用人造材料来实现这种结构。

麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室近期研发了一种新的程序，可以有效利用现有知识，提高材料微结构的设计效率。设计师可以先定量设定目标材料的特性，然后软件自动产生满足要求的微结构。

该研究获得美国国防高等研究计划署（DARPA）“科研复杂性简化研究”项目的支持，并将研究成果发表于《Science Advances》期刊。论文中，研究人员描述了基于材料的 3 种机械特性指标，通过优化—折中过程，实现预定微结构的算法。研究团队负责人，电子工程和计算机科学副教授 Wojciech Matusik 表示，这种程序是一种自动化的材料结构设计系统，目前只能基于简单的机械特性要求设计微结构，但未来可基于更复杂的机械特性，甚至热特性、光学特性和电磁特性进行设计。

材料微结构和材料特性之间定量数学关系的建立

去年夏季，该研究团队构建了多种微结构的计算机模型，并通过仿真，计算这些微结构的 3-4 种机械特性上的数值表。每种微结构的数值表都可以看作一个 3-4 维特性空间中的点。研究人员通过插值方法补充了缺失的数据点，形成了完整的材料特性集合，集合中的每个点代表一种具有独特属性的微结构。

当这个集合中的点足够多的时候，科学家用空间曲面描述这个集合，曲面表面的点代表所有特性处于帕累托最优状态的微结构（帕累托最优状态：若提升某项指标，则必须以降低其他指标为代价）。

科学家将所有帕累托最优点编入软件中。软件将帕累托最优点分为几类，再提取出每一类帕累托最优点的几何结构的共性，再通过数学处理，将这种共性表达为一系列拟合参数。接着，研究人员使用机器学习方法，确定拟合参数与材料特性之间的关系，至此，就获得了材料微结构和材料特性之间的定量数学关系。

自动化处理

以上的每一步处理都是自动化完成的，因此该程序可以轻易地应用于任意多参数的情况。

此外，该程序还可以与现有材料设计方法形成互补。具体地，科学家可以把通过分析生物材料获取的粗略特性信息输入该软件中，通过软件进一步寻找满足该特性的各种微结构。

不过，到底什么样的外力能让微结构表现出给定的机械特性，目前无法进行自动化计算，必须通过实验来确定。

当然，程序确定微结构的机械特性的能力，也可以用来确定作用于微结构的外力的特性，因此响应特性的自动化分析应该为时不远。

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参考：http://news.mit.edu/2018/automating-materials-design-0202